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Douceurs statistiques : comment rendre les statistiques plus appétissantes
Auteurs : Michelle Paret, Chef de Produit et Eston Martz, Spécialiste Communication chez Minitab
Publication : Minitab News, le bulletin d'informations de Minitab (Douceurs statistiques - fichier PDF 91KB)
Cet article en français est une recette pour rendre les statistiques plus « appétissantes », grâce aux M&M’s ! Rares sont ceux qui n’aiment pas les M&M’s®, plus nombreux sont ceux qui n'aiment pas les statistiques...
En pesant quelques sachets de M&M's et en comptant leur contenu, vous collecterez des données très utiles. Les tests statistiques sur ces données vous permettront de répondre aux questions sur le poids, la couleur, la qualité et la quantité.
Outre les graphiques qui représentent visuellement les résultats, les fonctions statistiques abordées avec le logiciel de statistiques Minitab® sont :
- Le test T à un échantillon
- Le test T pour données appariées
- Le test pour une proportion
- Le test d'ajustement du Khi Deux
- Le test de corrélation
- L'étude R&R de l'instrumentation
Etude de la répétabilité et de la reproductibilité de l'instrumentation
Auteurs : Michelle Touchton et Keith Bower, formateurs chez Minitab
Publication : Ingénieur des Procédés Asie Pacifique. (GageRR.pdf - fichier PDF 168KB)
Cet article en français traite de la répétabilité et de la reproductibilité de l'instrumentation (Etude R&R de l'instrumentation).
Après un bref rappel théorique sur l'ANOVA, les données de l'exemple sont analysées et interprétées en tenant compte des contraintes et des normes applicables à l'industrie.
Analyse d'Aptitude (Analyse de Capabilité)
Auteur : Keith Bower, formateur chez Minitab
Publication : EXTRAOrdinary Sense, le bulletin d'informations de l'International Society of Six Sigma Professionals (ISSSP)
Dans la première partie sont étudiées les suppositions et l'interprétation des analyses de l'aptitude, les valeurs Cp, Cpk ainsi que le "Sigma". Dans cet article, la normalité des données de l'exemple est acceptée.
Première partie de l'article (PDF - 74K) dont la lecture sera facilitée par l'accès au fichier de données (fichier du logiciel Minitab au format .MTW - 10K).
La deuxième partie aborde l'analyse de l'aptitude lors du traitement d'un procédé susceptible de pas être correctement modelé par une distribution Normale. La transformation des données est examinée à l'aide de la technique de Box-Cox et de l'ajustement d'une distribution de Weibull. L'auteur propose une méthodologie pour choisir entre les deux techniques dans la pratique, basée sur les diagrammes de probabilité et la statistique d'Anderson-Darling.
Deuxième partie de l'article (PDF - 168K) dont la lecture sera facilitée par l'accès au fichier de données (fichier du logiciel Minitab au format .MTW - 5K).